2018人工智能行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)

• 2018年1月17日 ZhouXun來源：搜狐 656 38
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  2018-2023年中國(guó)人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報(bào)告

  產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀近年來，工信部以信息技術(shù)、制造技術(shù)深度融合為主線，以人工智能在制造業(yè)的創(chuàng)新運(yùn)用為主攻方向，在大數(shù)據(jù)、智能制造、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)等人工智能相關(guān)領(lǐng)域開展了一系列的工作，積極推進(jìn)人工智...

人工智能和深度學(xué)習(xí)在最近一兩年被迅速捧上神壇，不斷有文章介紹人們未來能夠如何在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用人工智能。這些可能的應(yīng)用在未來或許能夠?qū)崿F(xiàn)，但這個(gè)未來會(huì)比大多數(shù)人所期望的要更遠(yuǎn)。

2017 年，AlphaGo 升級(jí)再?gòu)?fù)出，擊敗柯潔，讓公眾再次認(rèn)識(shí)到人工智能的強(qiáng)大力量。機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)模型迅速部署到醫(yī)療、零售、傳媒等領(lǐng)域，谷歌、亞馬遜、百度等科技公司都走向了人工智能優(yōu)先的發(fā)展道路，人工智能和深度學(xué)習(xí)被捧上神壇。不過今天我們對(duì) 2018 年機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的發(fā)展做出了幾項(xiàng)悲觀預(yù)測(cè)，包括發(fā)展的局限性，發(fā)展帶來的潛在破壞性，以及部分夸張的炒作。

深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜性將阻礙人工智能的實(shí)際應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的簡(jiǎn)化和產(chǎn)品化勢(shì)在必行

有很多企業(yè)希望能夠?qū)⑷斯ぶ悄芤浦驳狡髽I(yè)應(yīng)用，很多風(fēng)投的錢也樂意流向人工智能創(chuàng)業(yè)公司。但這些企業(yè)都希望將深度學(xué)習(xí)能力直接應(yīng)用于解決現(xiàn)實(shí)問題，而非希望改進(jìn)深度學(xué)習(xí)工具，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)工具本身往往復(fù)雜難懂，只有少數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠掌握。

咨詢公司 Gartner 曾預(yù)言：有人認(rèn)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將在 2018 年成為 80% 數(shù)據(jù)科學(xué)家工具箱的標(biāo)準(zhǔn)組成部分，但我們認(rèn)為這個(gè)想法過于樂觀。

亞馬遜，微軟，谷歌，英特爾，英偉達(dá)等深度學(xué)習(xí)主要提供商正在試圖簡(jiǎn)化深度學(xué)習(xí)工具。但就現(xiàn)狀而言，首先要找到一位具備良好資質(zhì)并勝任簡(jiǎn)化工作的數(shù)據(jù)科學(xué)家不是一件容易的事。其次，使用這些平臺(tái)往往復(fù)雜而昂貴，除非能夠租用大量昂貴的 GPU 節(jié)點(diǎn)，否則僅一個(gè)模型的訓(xùn)練時(shí)間就以周為單位測(cè)量，并且仍有許多模型根本無法訓(xùn)練，我們對(duì)超參數(shù)的優(yōu)化知之甚少，有些甚至還沒有被正確識(shí)別。

我們都期待這些深度學(xué)習(xí)工具能夠像其他算法一樣能被合理、便利地使用。第一個(gè)提供這種簡(jiǎn)單化工具的提供商必將獲得豐厚的回報(bào)，但這項(xiàng)工作至少在 2018 年是無法被完成的。

人工智能和深度學(xué)習(xí)將以比想象中更慢的速度滲透到市場(chǎng)中，實(shí)際應(yīng)用也可能會(huì)比想象中狹隘

人工智能和深度學(xué)習(xí)在最近一兩年被迅速捧上神壇，不斷有文章介紹人們未來能夠如何在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用人工智能。這些可能的應(yīng)用在未來或許能夠?qū)崿F(xiàn)，但這個(gè)未來會(huì)比大多數(shù)人所期望的要更遠(yuǎn)。

我們所理解的商業(yè)化的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)人工智能實(shí)際上目前僅限于兩個(gè)主要領(lǐng)域：文本語音處理和圖像視頻處理。這兩個(gè)領(lǐng)域在商業(yè)上都是可行的，并且人工智能和深度學(xué)習(xí)也確實(shí)正在被積極采納。

2018 年，人工智能將繼續(xù)主要以自然語言處理的聊天機(jī)器人形式出現(xiàn)。在 2015 年只有 25% 的公司曾聽說過聊天機(jī)器人，到 2017 年已經(jīng)相當(dāng)一部分公司計(jì)劃制造聊天機(jī)器人了，以亞馬遜 Echo 為代表的智能音箱成為人工智能進(jìn)入消費(fèi)領(lǐng)域的典型，銷量已經(jīng)超過 2000 萬。2017 年第三季度，智能音箱的出貨量暴增 708%，國(guó)內(nèi)的智能音箱混戰(zhàn)也已經(jīng)拉開大幕，阿里巴巴和小米都推出了自己的智能音箱設(shè)備，以低價(jià)搶占市場(chǎng)。

2018 年，語音識(shí)別將延續(xù)迅速發(fā)展的趨勢(shì)，并且極有可能逐漸成為所有系統(tǒng)中的可選用戶界面。隨著視覺入口的飽和，音頻設(shè)備將成為越來越重要的信息入口，以語音識(shí)別為基礎(chǔ)的語音智能將出現(xiàn)在更多智能產(chǎn)品上，比如音箱、電視、冰箱、汽車和可穿戴設(shè)備。

然而，深度學(xué)習(xí)人工智能在圖像視頻識(shí)別中的實(shí)際應(yīng)用相當(dāng)有限，目前市場(chǎng)前景較大的僅有面部識(shí)別。未來還將會(huì)出現(xiàn)一些面部和手勢(shì)識(shí)別的應(yīng)用，但這些能力難以取悅不同層次的客戶。這也包括基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛汽車，至少在 2018 年自動(dòng)駕駛汽車還很難上市出售，真正的自動(dòng)駕駛汽車或許還要等上幾年。

雖然自動(dòng)駕駛汽車是當(dāng)前人工智能創(chuàng)業(yè)投資的火熱區(qū)域之一，傳統(tǒng)車企和科技公司都在加碼進(jìn)入這一領(lǐng)域。但值得關(guān)注的是，自動(dòng)駕駛汽車的商業(yè)落地到底是以終端消費(fèi)者為目標(biāo)還是以貨運(yùn)出租公司為目標(biāo)，其市場(chǎng)前景究竟有多大，仍需進(jìn)一步驗(yàn)證和探索。

公眾和政府將開始仔細(xì)研究人工智能對(duì)于社會(huì)和隱私所產(chǎn)生的影響

利用預(yù)測(cè)分析追蹤用戶點(diǎn)擊次數(shù)、位置、面部信息等人工智能技術(shù)會(huì)進(jìn)一步發(fā)展。2017 年，中國(guó)的資訊行業(yè)全面轉(zhuǎn)向人工智能，以今日頭條為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)資訊 App，充分利用在線追蹤以及個(gè)人設(shè)備的位置追蹤算法，呈現(xiàn)更符合用戶口味的個(gè)性化信息。以此為基礎(chǔ)，這些資訊 App 能夠針對(duì)細(xì)分的目標(biāo)人群進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投送，能夠降低商家的廣告成本，同時(shí)降低對(duì)閱讀者的無效廣告干擾。

與此同時(shí)，人工智能帶來的隱私風(fēng)險(xiǎn)逐漸呈現(xiàn)。雖然你可以自由關(guān)閉 App 或選擇退出在線追蹤，但實(shí)際上 App 已經(jīng)比朋友、家人甚至你自己更加了解你，知道用戶隱私。再加上如今追蹤和記錄面部信息的攝像機(jī)泛濫，一旦我們的面部信息被偷偷采集并儲(chǔ)存在面部識(shí)別數(shù)據(jù)庫中，與我們的各種隱私數(shù)據(jù)結(jié)合，后果將更難以設(shè)想。

目前為止還沒有明確關(guān)于這些可能帶來不利影響的信息，但這種不利影響時(shí)刻潛伏著，一旦發(fā)生就可能會(huì)帶來出乎意料的后果，也許在 2018 年這些不利影響就會(huì)逐漸顯露。

歐盟已經(jīng)開始行動(dòng)，在剛剛生效的新的通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)中加入了曾經(jīng)幾乎被人們所遺忘的隱私權(quán)。在美國(guó)，政府還沒有介入制定這種類似歐盟的嚴(yán)格規(guī)定，但已經(jīng)對(duì)一些貸款和健康模型所使用的算法和數(shù)據(jù)進(jìn)行限制，雖然這會(huì)導(dǎo)致這些模型效率下降并出錯(cuò)。

此外，人工智能的社會(huì)功能亟待進(jìn)一步提升。公眾正迅速意識(shí)到，人工智能目前仍無法精確識(shí)別、預(yù)防特殊事件——盡管 Facebook，YouTube，Twitter，Instagram 等都吹捧自己 AI 的種種能力，包括發(fā)現(xiàn)虛假新聞的能力、發(fā)現(xiàn)針對(duì)未成年的犯罪等特殊事件的能力，但他們后來都迅速申明是利用了大量的審稿人才達(dá)到了所聲稱的準(zhǔn)確度，這正說明人工智能的社會(huì)功能仍有提升空間。

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